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はじめに pythonによるベイズ統計モデリング入門ではベイズ統計学の基本的な考え方とpythonによるベイズ... はじめに pythonによるベイズ統計モデリング入門ではベイズ統計学の基本的な考え方とpythonによるベイズ線形回帰の例を紹介しました 本記事では、解釈性も高く実務上もよく利用される一般化線形モデルについて、引き続きベイズ統計学的な観点から紹介をしてみようと思います また、pythonの実装例では、ロジスティック回帰分析をベイズ統計学のアプローチでパラメータ推定を行います アウトプットイメージからscikit-leanやstatsmodelsとの違い、ベイズアプローチの特徴を掴んで頂ければと思います また、前回記事と同様に分かりやすさ・イメージを中心に紹介しておりますので、厳密な各種理論の定義や解説は書籍をご覧ください 一般化線形モデルとは 線形モデルとは 「線形モデル」とは、目的変数yと説明変数Xの関係性が"線形"で表現できるモデルを指します 線形モデルの例 単回帰分析: $y = a